逻辑卷管理与磁盘配额

本文详细介绍了逻辑卷管理(LVM)的基本原理、实现过程和关键术语,阐述了磁盘配额的重要性、实现条件、特点及具体实现流程,旨在帮助管理员更好地管理和控制磁盘空间。

目录

定义

LVM管理

LVM概述

(1)LVM基本原理    

(2)LVM实现过程

(3)LVM基本术语

磁盘配额

磁盘配额概述

1.为什么要做磁盘配额

2.实现磁盘配额的条件

3.磁盘配额的特点

4.磁盘配额实现流程


定义

LVM:能够在保持现有数据不变的情况下动态调整磁盘容量,从而提高磁盘管理的灵活性。

磁盘配额:磁盘配额是计算机中指定磁盘的储存限制,管理员配置用户所能使用的磁盘空间,用户使用磁盘空间被限制于最大配额范围内。

LVM管理

LVM概述

(1)LVM基本原理    

逻辑卷管理,是在硬盘分区和文件系统之间添加一个逻辑层,屏蔽下层硬盘分区布局并提供一个非实体的盘卷来建立文件系统。管理员利用LVM可以在不用重新分区的情况下动态调整文件系统的大小。此外利用LVM管理的文件系统可以跨越物理硬盘。服务器添加新的硬盘后,管理员可以通过LVM直接扩展文件系统来跨越物理硬盘。
LVM就是通过将底层的物理硬盘封装,然后以逻辑卷的方式呈现给上层应用。当我们对底层的物理硬盘进行操作时,不再是针对分区进行操作,而是通过逻辑卷对底层硬盘进行管理操作。

(2)LVM实现过程

将设备指定为物理卷
用一个或者多个物理卷来创建一个卷组,物理卷是用固定大小的物理区域(Physical Extent, PE)来定义的
在物理卷上创建的逻辑卷, 是由物理区域(PE)组成

(3)LVM基本术语

PV(物理卷):物理卷是LVM机制的基本存储设备,通常对应为一个普通分区或整个硬盘。创建物理卷时,会在分区或硬盘的头部创建一个保留区块,用于记录LVM的属性,并把存储空间分割成默认大小为4MB的基本单元(Physical Extent,PE),从而构成物理卷
VG(卷组):由一个或多个物理卷组成一个整体,即称为卷组,在卷组中可以动态地添加或移除物理卷
LV(逻辑卷):逻辑卷建立在卷组之上,与物理卷没有直接关系。对于逻辑卷来说,每一个卷组就是一个整体,从这个整体中“切出”一小块空间,作为用户创建文件系统的基础,这一小块空间就称为逻辑卷。使用mkfs等工具在逻辑卷上创建文件系统
PE(物理块):物理卷PV中可以分配的最小存储单元,PE的大小可以指定,默认为4MB
LE(逻辑块):逻辑卷LV中可以分配的最小存储单元,在同一卷组VG中LE的大小和PE是相同的,并且一一相对
物理存储介质:LVM存储介质,可以是硬盘分区、整个硬盘、raid阵列或SAN硬盘。设备必须初始化为LVM物理卷,才能与LVM结合使用
 

磁盘配额

磁盘配额概述

1.为什么要做磁盘配额

在 Linux 根分区的磁盘空间或 inode 号耗尽时,Linux 将无法再创建新的文件(包括程序运行的临时文件),从而导致服务程序崩溃,系统无法启动等故障现象。为了避免出现类似问题,可以设置启用磁盘配额功能,对用户在指定文件系统(分区)中使用磁盘空间、文件数量进行限制,以防止个别用户恶意或无意间占用大量磁盘空间,从而保证系统存储空间的稳定性和持续可用性。
在 Centos 系统中,不同的文件系统使用不同的磁盘配额配置管理工具。例如,xfs 文件系统通过 xfs_quota 工具进行管理;EXT3/4 文件系统通过 quota 工具进行管理。

2.实现磁盘配额的条件

需要Linux内核支持
安装 xfsprogs 与 quota 软件包

3.磁盘配额的特点

作用范围:针对指定的文件系统(分区)
限制对象:用户帐号、组帐号
限制类型:磁盘容量、文件数量
限制方法:软限制、硬限制

4.磁盘配额实现流程

以支持配额功能的方式挂载文件系统
编辑用户和组账号的配额设置
验证磁盘配额功能
查看磁盘配额使用情况
 

基于实时迭代的数值鲁棒NMPC双模稳定预测模型(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于实时迭代的数值鲁棒非线性模型预测控制(NMPC)双模稳定预测模型的研究Matlab代码实现,重点在于通过数值方法提升NMPC在动态系统中的鲁棒性稳定性。文中结合实时迭代机制,构建了能够应对系统不确定性外部扰动的双模预测控制框架,并利用Matlab进行仿真验证,展示了该模型在复杂非线性系统控制中的有效性实用性。同时,文档列举了大量相关的科研方向技术应用案例,涵盖优化调度、路径规划、电力系统管理、信号处理等多个领域,体现了该方法的广泛适用性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事自动化、电气工程、智能制造等领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于解决非线性动态系统的实时控制问题,如机器人控制、无人机路径跟踪、微电网能量管理等;②帮助科研人员复现论文算法,开展NMPC相关创新研究;③为复杂系统提供高精度、强鲁棒性的预测控制解决方案。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,重点关注NMPC的实时迭代机制双模稳定设计原理,并参考文档中列出的相关案例拓展应用场景,同时可借助网盘资源获取完整代码数据支持。
UWB-IMU、UWB定位对比研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了名为《UWB-IMU、UWB定位对比研究(Matlab代码实现)》的技术文档,重点围绕超宽带(UWB)惯性测量单元(IMU)融合定位技术展开,通过Matlab代码实现对两种定位方式的性能进行对比分析。文中详细阐述了UWB单独定位UWB-IMU融合定位的原理、算法设计及仿真实现过程,利用多传感器数据融合策略提升定位精度稳定性,尤其在复杂环境中减少信号遮挡和漂移误差的影响。研究内容包括系统建模、数据预处理、滤波算法(如扩展卡尔曼滤波EKF)的应用以及定位结果的可视化误差分析。; 适合人群:具备一定信号处理、导航定位或传感器融合基础知识的研究生、科研人员及从事物联网、无人驾驶、机器人等领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于高精度室内定位系统的设计优化,如智能仓储、无人机导航、工业巡检等;②帮助理解多源传感器融合的基本原理实现方法,掌握UWBIMU互补优势的技术路径;③为相关科研项目或毕业设计提供可复现的Matlab代码参考实验验证平台。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注数据融合策略滤波算法部分,同时可通过修改参数或引入实际采集数据进行扩展实验,以加深对定位系统性能影响因素的理解。
本系统基于MATLAB平台开发,适用于2014a、2019b及2024b等多个软件版本,并提供了可直接执行的示例数据集。代码采用模块化设计,关键参数均可灵活调整,程序结构逻辑分明且附有详细说明注释。主要面向计算机科学、电子信息工程、数学等相关专业的高校学生,适用于课程实验、综合作业及学位论文等教学科研场景。 水声通信是一种借助水下声波实现信息传输的技术。近年来,多输入多输出(MIMO)结构正交频分复用(OFDM)机制被逐步整合到水声通信体系中,显著增强了水下信息传输的容量稳健性。MIMO配置通过多天线收发实现空间维度上的信号复用,从而提升频谱使用效率;OFDM方案则能够有效克服水下信道中的频率选择性衰减问题,保障信号在复杂传播环境中的可靠送达。 本系统以MATLAB为仿真环境,该工具在工程计算、信号分析通信模拟等领域具备广泛的应用基础。用户可根据自身安装的MATLAB版本选择相应程序文件。随附的案例数据便于快速验证系统功能性能表现。代码设计注重可读性可修改性,采用参数驱动方式,重要变量均设有明确注释,便于理解后续调整。因此,该系统特别适合高等院校相关专业学生用于课程实践、专题研究或毕业设计等学术训练环节。 借助该仿真平台,学习者可深入探究水声通信的基础理论及其关键技术,具体掌握MIMOOFDM技术在水声环境中的协同工作机制。同时,系统具备良好的交互界面可扩展架构,用户可在现有框架基础上进行功能拓展或算法改进,以适应更复杂的科研课题或工程应用需求。整体而言,该系统为一套功能完整、操作友好、适应面广的水声通信教学科研辅助工具。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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